直方图统计量增强python代码

以下是一个简单的直方图统计量增强的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算累积分布函数
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

# 计算等化映射
equ = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)

# 将图像还原到2D
equ = equ.reshape(img.shape)

# 绘制原图和直方图均衡化后的图像
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(122)
plt.imshow(equ, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image')
plt.show()

该代码将读取名为“lena.jpg”的灰度图像并对其进行直方图均衡化。它首先计算图像的直方图，然后计算累积分布函数以及其归一化版本。接下来，它使用插值函数计算等化映射。最后，它将等化图像还原为2D格式并显示原始图像和均衡化后的图像。

相关问题

python 直方图均衡

直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，它通过重新分配图像的灰度级来扩展像素值的动态范围。在Python中，可以使用numpy和skimage库来实现直方图均衡化。

下面是利用numpy和skimage库实现直方图均衡化的步骤：

1. 导入所需的库：

   import numpy as np
   from skimage import exposure, data

2. 加载图像：

   image = data.camera() * 1.0

3. 使用numpy计算直方图：

   hist1 = np.histogram(image, bins=256)

4. 使用skimage计算直方图：

   hist2 = exposure.histogram(image, nbins=256)

5. 打印直方图统计量：

   print(hist1)
   print(hist2)

通过以上步骤，你可以获得图像的直方图统计量。其中，`hist1`是使用numpy计算得到的直方图，`hist2`是使用skimage计算得到的直方图。

首先，使用Python编程计算iris数据集中各属性的均值、最大值、最小值、四分位数等统计量；然后，使用Python中的Matplotlib绘图库分别绘制箱线图、直方图和散点图。

首先，在Python中，我们可以利用pandas库对Iris数据集进行处理。例如，如果你的数据存储在一个名为`iris_data.csv`的CSV文件中，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

2. 加载数据集并查看前几行：

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data= iris.data, columns= iris.feature_names)
print(df.head())

3. 计算统计量：

mean_values = df.mean()
max_values = df.max()
min_values = df.min()
quantiles = df.quantile([0.25, 0.5, 0.75])

# 对于数值型特征，四分位数通常用于描述数据分布的离散程度

4. 绘制箱线图、直方图和散点图：
- 箱线图（Boxplot）：

     for column in df.columns:
         plt.figure(figsize=(8, 6))
         plt.boxplot(df[column])
         plt.title(f'{column} Boxplot')
         plt.show()

- 直方图（Histogram）：

     for column in df.columns:
         plt.figure(figsize=(8, 6))
         plt.hist(df[column], bins='auto', edgecolor='black')
         plt.title(f'{column} Histogram')
         plt.xlabel(column)
         plt.ylabel('Frequency')
         plt.show()

- 散点图（Scatter plot）：

     for i in range(4):
         for j in range(i+1, 4):
             plt.figure(figsize=(8, 6))
             plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], alpha=0.5)
             plt.xlabel(iris.feature_names[i])
             plt.ylabel(iris.feature_names[j])
             plt.title(f'{iris.feature_names[i]} vs {iris.feature_names[j]} Scatter Plot')
             plt.show()

以上就是基本的操作流程，你可以根据实际需求调整数据预处理和图形展示部分。